大模型廠(chǎng)商布局核電領(lǐng)域：AI發(fā)展需要能源突破

AI的背后是算力，算力的盡頭是電力。那么，生成式AI到底有多耗電？當下訓練AI大模型使用的主流算力芯片英偉達H100芯片，一張最大功耗為700瓦，這意味著(zhù)運行一小時(shí)就要耗電0.7度。以GPT-3為例，據估計其訓練過(guò)程使用了大約1287兆瓦時(shí)（也就是128.7萬(wàn)度）電力。

在數據中心領(lǐng)域，傳統數據中心的耗能依舊是最大的，但隨著(zhù)生成式人工智能引爆全球，大模型數量激增加上ChatGPT使用率飆升，AI電力消耗大幅增加，推動(dòng)了數據中心耗電量快速抬升。據《紐約客》雜志披露，OpenAI旗下聊天機器人ChatGPT日耗電量高達50萬(wàn)千瓦時(shí)，以應對每日約2億用戶(hù)請求。

在大模型生成內容上，根據美國電力研究所的數據，基于ChatGPT的AI搜索的用電量幾乎是傳統谷歌搜索的10倍。人工智能公司Hugging Face的一篇論文指出，生成一張人工智能圖像所消耗的能量，基本與給一部智能手機充滿(mǎn)電一樣多。

作為支撐人工智能運行的“大本營(yíng)”，數據中心是存儲、處理和運輸海量數據的關(guān)鍵基礎設施，龐大的服務(wù)器群晝夜不停地運轉，消耗巨量的能源。一方面，分析、處理數據往往通過(guò)使用高性能的圖形處理器（GPU）或中央處理器（CPU）實(shí)現，所需芯片越來(lái)越先進(jìn)、越來(lái)越多，能耗也隨之水漲船高；另一方面，服務(wù)器全天候運轉會(huì )產(chǎn)生大量熱，如不及時(shí)散熱，會(huì )影響運行安全和穩定，而配備冷卻系統意味著(zhù)用電量增加。

人工智能的迅猛發(fā)展，為什么會(huì )進(jìn)一步加劇能耗問(wèn)題？一方面，訓練模型需要大量數據，僅在深度學(xué)習階段學(xué)習識別就需要頻繁訪(fǎng)問(wèn)內存、移動(dòng)數據，屬于“能源密集型”；另一方面，模型在實(shí)際運用的推理過(guò)程中，需要實(shí)時(shí)處理海量數據，離開(kāi)電力寸步難行。

OpenAI CEO山姆·奧特曼曾表示，AI將消耗比人們預期更多的電力，未來(lái)的發(fā)展需要能源突破。大模型廠(chǎng)商紛紛開(kāi)始巨資布局，紛紛加碼押注核電領(lǐng)域。

· 9月20日，微軟與美國星座能源公司（Constellation Energy）簽署史上最大的購電協(xié)議，前者將在未來(lái)20年，購買(mǎi)三里島（Three Mile Island）核電站生產(chǎn)的所有電力。根據雙方協(xié)議，曾發(fā)生美國商業(yè)核電史上最嚴重核事故的三哩島核電站將在關(guān)閉數年后重新啟動(dòng)，為微軟的云計算和人工智能項目提供清潔能源。這是美國歷史上首次由單一用戶(hù)“包攬”單個(gè)商業(yè)核電站的全部發(fā)電量，可見(jiàn)AI耗電量之大。

· 10月14日，谷歌宣布與美國核電企業(yè)凱羅斯電力（Kairos Power）公司簽訂協(xié)議，計劃建造6-7座小型模塊化反應堆（SMR，Small Modular Reactors），以為其數據中心供能，成為首家委托新建核電站供能的科技公司。

· 10月16日，亞馬遜宣布與公共事業(yè)財團西北能源公司（Energy Northwest）Energy Northwest達成協(xié)議，資助在華盛頓州開(kāi)發(fā)四個(gè)SMR，這些反應堆將直接向電網(wǎng)供電，幫助滿(mǎn)足亞馬遜運營(yíng)的能源需求；另外，亞馬遜還與公用事業(yè)公司Dominion Energy簽署了一項協(xié)議，探討在Dominion位于弗吉尼亞州的現有North Anna核電站附近開(kāi)發(fā)小型模塊化反應堆項目。

· 12月4日，Meta宣布將投資100億美元在美國路易斯安那州建設該公司全球最大的數據中心，該中心將專(zhuān)門(mén)處理支撐數字基礎設施所需的海量數據，包括人工智能相關(guān)工作負載。同時(shí)，Meta也透露正在尋求核電開(kāi)發(fā)商的合作，當天發(fā)布了“征求建議書(shū)”（RFP），表示計劃在2030年代初新增1-4吉瓦（1吉瓦=10億瓦）的核能發(fā)電能力，并就此向有關(guān)核開(kāi)發(fā)商尋求合作，以支持數據中心及其周邊社區供電的電網(wǎng)增長(cháng)需求，來(lái)幫助其實(shí)現人工智能和可持續發(fā)展目標。

Dominion Energy位于弗吉尼亞州的一座核設施

值得一提的是，在這一次AI巨頭擁抱核電的大潮，SMR成為了新亮點(diǎn)。相較于大型核電站，SMR的特點(diǎn)是：規模小、成本低、建設速度快 —— 這種模塊化設計允許反應堆部件在工廠(chǎng)預制，然后運輸到現場(chǎng)組裝，從而能夠大大縮短建設周期。此外，小型模塊化反應堆更加靈活，可以更好地適應不同的能源需求和地理位置，未來(lái)能源密集型工業(yè)運營(yíng)最終可以由現場(chǎng)的小型核電站提供動(dòng)力。

相較于傳統反應堆用水進(jìn)行冷卻，SMR使用的則是氦氣、氟化物熔鹽、液態(tài)金屬等。從設計上講，這些冷卻劑在熱能利用效率和安全性等方面表現更佳。以氟化物熔鹽為例，它不會(huì )沸騰，高溫穩定性好，傳熱性也不錯，還可降低對容器和管道的壓力，比水冷卻劑更安全。

相較于傳統大型核電站，SMR似乎有很多優(yōu)勢，但也有不少專(zhuān)家對SMR的安全性提出質(zhì)疑。最重要的是，目前很多SMR項目還只是紙上談兵，全球目前只有三座SMR在運行，分別位于中國、俄羅斯和日本。SMR的應用還沒(méi)有得到充分論證，更不用說(shuō)商業(yè)化了。

目前來(lái)看，科技巨頭們將解決能源需求的希望更多寄托在SMR上，主動(dòng)投資項目開(kāi)展研發(fā)工作。但SMR技術(shù)仍處于起步階段，今后能否按計劃時(shí)間表落實(shí)，面臨諸多挑戰。